ㅡㅡ;

pciBusID: 0000:09:00.0 name: GeForce RTX 3090 computeCapability: 8.6
coreClock: 1.755GHz coreCount: 82 deviceMemorySize: 24.00GiB deviceMemoryBandwidth: 871.81GiB/s

 

3090으로 업글 했다!!

 

-=-0-0=-0=-0=-0=-0=-0=-0=-0=-0

 

새로 세팅한 3.8은 잘 됨...

본래 잘 돌던 것 3.7 쓰던거 python 3.8 올리고 개고생하다. 다시 돌아가다...

 

echo 'export PATH="/usr/local/opt/python@3.7/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc

export LDFLAGS="-L/usr/local/opt/python@3.7/lib" >> ~/.zshrc

export PKG_CONFIG_PATH="/usr/local/opt/python@3.7/lib/pkgconfig" >> ~/.zshrc

 

=-0=-0=-0=-=-0=-0-=0=-0=-0-

 

 

# UnboundLocalError: local variable 'logs' referenced before assignment
logs = '' # No error, now safe to assign to logs.

 

텐서 플로우 업뎃하라는데 2.3 이상임...

 

결국... batch size 문제.

 

에러 로그는 왜 저래 ㅡㅡ;

 

뜨어어어. 환경 설정도 개발에 주요 부분으로 넣어야 함.

 

tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError:

 

결국 안도냐...

 

 

tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:176]   StreamExecutor device (0): GeForce RTX 2080 SUPER, Compute Capability 7.5

 

도네.

 

엔지니어는 3분류로 나누어 지는 것 같다.

 

텐서플로우 1.0

텐서플로우 2.0

파이토치

 

C++ 할 때 이론만 가지고 밑바닥 부터 구현했다는 사람 치고 STL에 기여하는 사람 못 봤고,

AI 하며서도 직접 텐서 플로우에 코드를 넣는 사람이 주변에 있는데 밑바닥 부터 한다고 하는 구라치는 사람도 있다.

뭐, 윗 단에 서비스 단 + 고객 접점 view 까지 다 구현하는 software 1.0/2.0 능력을 다 가졌다면 할 말 없다.

 

그래서 나도 그런 부류가 되도록 노력하는 것이고. 주변에 너무 말이 많아서 피곤해서.